¿Cuáles son los diferentes métodos de muestreo?
Hay una gama de diferentes métodos de muestreo utilizados al seleccionar un panel de prueba para la investigación. Esta investigación puede implicar probar una teoría o un producto específico, llevar a cabo una encuesta de opinión o cualquier otra investigación que tenga como objetivo cubrir un grupo particular en su totalidad. Este grupo se conoce como la población, aunque puede involucrar a cualquier tipo de grupo, no solo a los ciudadanos de un país.
con una pequeña población, como el personal que trabaja en una oficina en particular, generalmente es posible cuestionar o probar a todos los involucrados. Esto se conoce como un estudio censal. Con la mayoría de las poblaciones, como "todos en China de 65 años o más", es imposible cuestionar o probar a todos, por lo que se debe seleccionar un grupo de muestra. Las diferentes formas de elegir estos participantes se conocen como métodos de muestreo.
Los métodos de muestreo se ajustan a una de las dos categorías principales: probabilidad y no probabilidad. En un método de muestreo de probabilidad, todos tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados, aunque esta probabilidadOod puede variar de persona a persona. En un método de muestreo no probable, algunas personas no tienen posibilidades de ser seleccionados ya que los participantes son elegidos de secciones especificadas de la población. Esto puede ser más conveniente, pero tiene un precio: a diferencia del muestreo de probabilidad, el muestreo no probable hace que sea imposible estimar cuán precisión el grupo de muestra representa a toda la población.
La forma más simple de muestreo de probabilidad es seleccionar al azar a las personas de una lista de toda la población. Una variación de este método, el muestreo sistemático, implica elegir a las personas a intervalos fijos a lo largo de la lista, por ejemplo, cada centésima persona. Ambos métodos de muestreo han fallado ya que el grupo de muestra resultante puede no representar la composición de la población. Por ejemplo, el grupo de muestra puede tener tres hijos y siete adultos, lo que claramente no es representativo si toda la poblaciónON es 20% niños y 80% de adultos.
Esto se puede resolver mediante el uso de muestreo estratificado, en el que la población se descompone en grupos particulares que comparten factores comunes y los participantes son seleccionados al azar de estos grupos en las proporciones apropiadas. En el ejemplo anterior, los investigadores seleccionarían al azar a dos personas de una lista de todos los niños y ocho personas de una lista de todos los adultos. Naturalmente, esto se puede extender para cubrir otros tipos de grupos, como por género, para hacer un grupo de muestra que refleje con mayor precisión a toda la población.
Las formas más simples de muestreo no probabilidad se conocen como muestreo de conveniencia. Los investigadores simplemente eligen a los participantes que son más fáciles de conseguir. Claramente, existe un fuerte riesgo de que esto sea muy poco representativo de la población. Por ejemplo, si los investigadores tocan puertas durante el día, es menos probable que obtengan participantes que estén en empleo a tiempo completo.
El muestreo de cuotas combina estratificadoEl muestreo y el muestreo de conveniencia y generalmente involucran a los investigadores que se dispusen a encontrar participantes para llenar las cuotas. En el ejemplo anterior, los investigadores podrían llamar a las puertas hasta que habían hablado con un total de dos niños y ocho adultos. Aunque este método significa que el grupo de muestra está en las proporciones correctas, el proceso de selección hace que sea imposible saber cuán representativo es. En nuestro ejemplo, los ocho adultos podrían estar desempleados, lo que los haría no representar las opiniones de toda la población en una pregunta sobre los beneficios del Seguro Social. Debido a esto, el muestreo de cuotas se clasifica como un tipo de muestreo sin probabilidad.